单有机电化学神经元实现抗重合检测：突破线性不可分任务的仿生计算新策略

研究人员针对传统人工神经元无法在单器件中解决线性不可分任务（如XOR逻辑）的难题，通过仿生人类皮层神经元树突钙离子尖峰机制，开发出具有离子/电调谐特性的树突有机电化学神经元（d-OECN）。该器件利用混合离子-电子导电聚合物的抗双极特性，首次在单神经元水平实现XOR分类，并展示其在触觉边缘检测中的应用，为下一代生物电子学和机器人技术提供了新型神经形态计算基础。

　　

在神经形态工程领域，如何让单个神经元执行复杂计算（如线性不可分的XOR逻辑）一直是悬而未决的挑战。传统硅基神经元受限于线性激活特性，必须依赖多层网络结构才能实现此类任务，这不仅增加硬件复杂度，还难以模拟生物神经元的离子调控机制。而人类皮层神经元早已通过树突钙离子尖峰（dCaAP）天然实现抗重合检测——这正是XOR的生物学本质。这一矛盾激发了研究团队开发更接近生物智能的人工神经元。

为解决这一难题，研究人员设计出树突有机电化学神经元（dendritic organic electrochemical neuron, d-OECN）。该器件创新性地将n型梯形聚合物BBL的抗双极特性与霍奇金-赫胥黎（Hodgkin-Huxley）神经元模型结合：树突区采用BBL基有机电化学晶体管（d-OECT）模拟电压门控钙通道的非线性响应，产生类似生物树突的钟形激活曲线；胞体区通过调节钾通道阈值实现脉冲发放。这种仿生架构使单个d-OECN能建立多重决策边界，成功分类XOR输入组合（如30 μA/15 μA触发脉冲，而15 μA/15 μA无响应），响应时间仅10毫秒，与生物神经元相当。研究还展示了通过离子浓度（100 mM→10 mM NaCl）或双栅极电流（I_C）动态调节高斯函数的均值，以及通过漏极电压（V_D）调控标准差，实现决策边界的灵活重构。

关键技术包括：1）BBL-MSA溶液旋涂制备20 nm厚半导体薄膜；2）光刻工艺制作80 μm/6 μm沟道的OECT阵列；3）SPICE模型仿真离子浓度对高斯峰位的对数关系；4）触觉传感系统集成（压力传感器R_X/R_Y）验证边缘检测功能。

树突钙通道集成实现XOR求解
d-OECN将输入电流对（X,Y）转换为d-OECT栅极电压，当输入组合位于高斯曲线峰值区（如不对称的30 μA/15 μA）时，输出电流足以触发胞体脉冲，完美复现生物神经元的"偏好输入强度"机制。

BBL中dCaAP行为的调控
降低NaCl浓度可使高斯峰位向高栅压移动（Nernstian关系），双栅极构型通过I_C注入实现电调谐，而V_D增大可展宽曲线半高全宽，这些特性为构建概率神经网络奠定基础。

决策边界的动态调制
通过调节K通道阈值电压（E_K=-0.71 V→-0.75 V）可收缩决策区域宽度，与有机电化学突触（如PEDOT:PSS器件）联用还能改变边界斜率，模拟生物神经元的可塑性学习。

触觉边缘检测应用
在手套集成的双传感器实验中，d-OECN仅当单传感器接触物体边缘（0,1/1,0）时发放脉冲，完全模拟生物机械感受器（Merkel/Meissner小体）的SA/RA特性，通过简单调节E_K即可切换响应模式。

这项发表于《SCIENCE ADVANCES》的研究首次在单有机神经元中实现线性不可分任务分类，其意义在于：1）突破传统神经形态硬件需多层网络的限制，简化电路架构；2）离子/电双调谐机制更贴近生物智能，为脑机接口提供新范式；3）在事件型传感（如人工皮肤、视网膜仿生）中实现"传感-处理"一体化，减少后端计算负载。尽管当前功耗（~60 μW）和速度（毫秒级）仍需优化，但通过垂直OECT（700万器件/cm²）等微纳加工技术，未来可望构建高密度神经形态芯片，推动生物启发计算进入新纪元。